Modelo de Cox estendido: estimativas finais

Tabela 5 – Estimativas finais: Cox com covariáveis dependentes do tempo – Regulamentação da LAI Variável independente M1 Todos os municípios¹ M2 (desen.instit=1) Com obrigatoriedade mínima de

transparência ativa²

M3 (desen.instit=0) Sem obrigatoriedade mínima de

transparência ativa³

Coef RR e.p Coef RR e.p Coef RR e.p

desen.instit ^{0,316 1,372** 0,154 - - - - - -} part.presid ^{- - - - - - 0,752 2,121** 0,306} ideol ^{0,332 1,393* 0,161 0,593 1,809*** 0,191 - - -} vizin.reg.gov ^{- - - - - - 0,328 1,388 0,221} vizin.assoc.reg ^{-0,281 0,755* 0,143 -0,296 0,744* 0,168 - - -} pop.analf ^{-0,067 0,935** 0,027 -0,064 0,938 0,039 -0,064 0,938** 0,035} apoio.estad ^{0,412 1,509* 0,213 - - - - - -} exper.prev ^{0,378 1,459** 0,154 0,373 1,452** 0,161 - - -} porte.grande ^{0,727 2,069*** 0,219 0,509 1,663** 0,197 - - -} log.pib.per.cap ^{0,287 1,332** 0,115 0,269 1,308* 0,147 - - -}

Fonte: dados da pesquisa. Elaboração própria.

Obs.: Coef: coeficiente; RR: risco relativo = exp(Coef); e.p: erro-padrão. *p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01. Notas:

¹ Concordância= 0,651 (se = 0,016 ). Razão de verossimilhança = 96,42 on 8 df; p=<2e-16. Wald test = 111,2 on 8 df; p=<2e-16. Score (logrank) test = 116,7 on 8 df; p=<2e-16; Robust = 74,61 p=6e-13. Análise de riscos proporcionais:

resíduos de Schoenfeld (global) p = 0,12

² Concordância= 0,648 (se = 0,019 ). Razão de verossimilhança= 58,76 on 6 df; p=8e-11. Wald test = 58,13 on 6 df; p=1e-10. Score (logrank) test = 65,61 on 6 df; p=3e-12; Robust = 53,05 p=1e-09. Análise de riscos proporcionais: resíduos de

Schoenfeld (global) p = 0,73

³ Concordância = 0,583 (se = 0,029 ). Razão de verosimilhança = 10,37 on 3 df; p=0,02. Wald test = 11,94 on 3 df; p=0,008. Score (logrank) test = 11,45 on 3 df; p=0,01; Robust = 9,01 p=0,03. Análise de riscos proporcionais: resíduos

de Schoenfeld (global) p = 0,97

Na tabela 5, para o M3, todas as variáveis que já tinham se mostrado significativas na análise inicial permaneceram como significativas no resultado final, mudando somente seus coeficientes e, consequentemente, os valores de risco relativo e também erro-padrão. Já no M2, agregou-se a variável referente ao PIB per capita como significativa no resultado final, além da variável referente à vizinhança por meio das associações regionais. A novidade no M1 é a variável referente à ideologia (mais à direita).⁷³

No geral, os resultados finais indicam a não violação do pressuposto de proporcionalidade dessas variáveis nos três modelos, indicando a validade dos modelos sob essa perspectiva. Os três modelos também têm resultados positivos nos testes estatísticos de razão de verossimilhança, wald e escore. E no geral, o nível de concordância é em torno de 0,6,

73 Tanto no M2, quanto no M3, as variáveis pop.analf e vizin.reg.gov, respectivamente, compõem os modelos finais, embora seus níveis de significância sejam um pouco maior que 0,10.

indicando que os achados, ainda que não sejam muito preditivos, não são ao acaso, o que se considera aceitável nesta análise.

Feitas essas considerações gerais, pode-se especificar o efeito de cada variável para cada um dos três modelos observados.

Quando se observa o risco de regulamentação da LAI para todos os municípios de São Paulo (M1), conclui-se que tanto fatores institucionais e políticos, quanto determinantes internos e estruturais, além do papel do estado como agente, explicam a difusão da LAI sob a seguinte perspectiva:

• desen.instit: o município ter a obrigatoriedade legal de adotar mecanismos mínimos de transparência ativa implicou em um risco 37% maior de regulamentar a LAI, em concordância com a hipótese H1.1 – Quando o desenho institucional da temática em questão reforça o incentivo à adoção de um(a) programa/política pública, maior é a probabilidade de adoção por parte de uma prefeitura em um processo de difusão;

• ideol: considerando-se a estimativa de ideologia partidária de Zucco e Power (2019), que varia de -1 (mais à esquerda) a 1 (mais à direita), uma posição ideológica 0,1 mais à direita do partido de um prefeito implicou em um risco 3% maior de regulamentar a LAI,⁷⁴ em desacordo com a hipótese H1.6 – Quanto mais à esquerda for a ideologia partidária do prefeito de um município, maior é sua probabilidade de adotar um(a) programa/política pública social em um processo de difusão.

• vizin.assoc.reg: quanto maior a proporção de municípios que já regulamentaram a LAI numa vizinhança relacionada às associações regionais de prefeituras, menor o risco de regulamentar a LAI em 24%, em desacordo com a hipótese H1.7 – Quanto maior for a proporção de municípios vizinhos adotando um(a) programa/política pública em um processo de difusão, maior é a probabilidade de adoção por parte de uma prefeitura;

• pop.analf: cada ponto percentual maior de taxa de analfabetos da população de um município diminui o risco de regulamentar a LAI em 6,5%, sendo um indicativo de que quanto menor a taxa de analfabetos, maior o risco de se regulamentar a LAI, em concordância com a hipótese H1.8 – Quanto maior for a necessidade de um(a) programa/política pública social em um município,

maior é a probabilidade de sua adoção por parte da prefeitura em um processo de difusão.

• apoio.estad: o município ser do grupo-alvo de apoio do estado de São Paulo no Programa Transparência Paulista, isso implicou em um risco 51% maior de regulamentar a LAI, em concordância com a hipótese H1.9 – No contexto de um(a) ator/organização atuar em favor da disseminação de um(a) programa/política pública em processo de difusão, maior é a probabilidade de sua adoção por parte de uma prefeitura;

• exper.prev: o município ter tido previamente experiência com gestão documental regulamentada pela prefeitura implicou em um risco 46% maior de regulamentar a LAI, em concordância com a hipótese H1.10 – No contexto de uma prefeitura já ter tido alguma experiência prévia, relacionada a um(a) programa/política pública em processo de difusão, maior é a probabilidade de sua adoção por parte da prefeitura;

• porte.grande: o município ser de porte grande (população maior que 100 mil habitantes) implicou em um risco 107% (ou duas vezes) maior de regulamentar a LAI, em concordância com a hipótese H1.12 – Quanto mais compatível for o perfil de um município com(a) um programa/política pública em um processo de difusão, enquanto fator estrutural, maior é a probabilidade de sua adoção por parte de uma prefeitura;

• log.pib.per.cap: quanto maior o nível de desenvolvimento econômico de um município, maior é o risco de regulamentar a LAI, num contexto em que uma unidade maior do logaritmo de PIB per capita, relaciona-se a um risco 33% maior, em concordância com a hipótese H1.13 – Quanto maior for o nível de desenvolvimento econômico de um município, enquanto fator estrutural, maior é a probabilidade de adoção de um(a) programa/política pública por parte de sua prefeitura em um processo de difusão.

Observando-se especificamente os municípios com obrigatoriedade mínima de transparência ativa (M2), conclui-se pela preponderância de fatores políticos e estruturais na explicação da difusão da regulamentação da LAI, sob a seguinte perspectiva:

• ideol: considerando-se a estimativa de ideologia partidária de Zucco e Power (2019), que varia de -1 (mais à esquerda) a 1 (mais à direita), uma posição ideológica 0,1 mais à direita do partido de um prefeito implicou em um risco 6%

maior de regulamentar a LAI,⁷⁵ em desacordo com a hipótese H1.6 – Quanto mais à esquerda for a ideologia partidária do prefeito de um município, maior é sua probabilidade de adotar um(a) programa/política pública social em um processo de difusão.

• vizin.assoc.reg: quanto maior a proporção de municípios que já regulamentaram a LAI numa vizinhança relacionada às associações regionais de prefeituras, menor o risco de regulamentar a LAI em 25%, em desacordo com a hipótese H1.7 – Quanto maior for a proporção de municípios vizinhos adotando um(a) programa/política pública em um processo de difusão, maior é a probabilidade de adoção por parte de uma prefeitura;

• exper.prev: o município ter tido previamente experiência com gestão documental regulamentada pela prefeitura implicou em um risco 45% maior de regulamentar a LAI, em concordância com a hipótese H1.10 – No contexto de uma prefeitura já ter tido alguma experiência prévia, relacionada a um(a) programa/política pública em processo de difusão, maior é a probabilidade de sua adoção por parte da prefeitura;

• porte.grande: o município ser de porte grande (população maior que 100 mil habitantes) implicou em um risco 66% maior de regulamentar a LAI, em concordância com a hipótese H1.12 – Quanto mais compatível for o perfil de um município com um(a) programa/política pública em um processo de difusão, enquanto fator estrutural, maior é a probabilidade de sua adoção por parte de uma prefeitura;

• log.pib.per.cap: quanto maior o nível de desenvolvimento econômico de um município maior o risco de regulamentar a LAI, num contexto em que uma unidade maior do logaritmo de PIB per capita, relaciona-se a um risco 31% maior, em concordância com a hipótese H1.13 – Quanto maior for o nível de desenvolvimento econômico de um município, enquanto fator estrutural, maior é a probabilidade de adoção de um(a) programa/política pública por parte de sua prefeitura em um processo de difusão.

Por outro lado, quando se avalia os municípios sem obrigatoriedade mínima de transparência ativa, observa-se a explicação da difusão da regulamentação da LAI atrelada a fatores políticos e internos e nenhum fator estrutural, da seguinte forma:

• part.presid: o prefeito de um município ser do mesmo partido do presidente da República implicou em um risco 112% (ou duas vezes) maior de regulamentar a LAI, em concordância com a hipótese H1.2 – Quando o partido político do prefeito é o mesmo do governante que influencia verticalmente a adoção, maior é a probabilidade de adoção de um(a) programa/política pública por parte da prefeitura em um processo de difusão;

• pop.analf: para cada ponto percentual maior de taxa de analfabetos da população de um município, menor o risco de regulamentar a LAI em 6%, sendo um indicativo de que quanto menor a taxa de analfabetos, maior o risco de se regulamentar a LAI , em concordância com a hipótese H1.8 – Quanto maior for a necessidade de um(a) programa/política pública social em um município, maior é a probabilidade de sua adoção por parte da prefeitura em um processo de difusão.

Em suma, esses são os resultados da análise de sobrevivência realizada para a regulamentação da LAI no estado de São Paulo. É relevante a distinção dos fatores explicativos, quando se observa a difusão a partir dos diferentes desenhos institucionais previstos na legislação federal para os municípios no país.

Na ausência de uma regra coercitiva mais robusta, prepondera o aspecto político do alinhamento partidário entre prefeito e presidente da República, além de um determinante interno associado ao grau de escolaridade da população. Na presença de uma regra coercitiva mais robusta, prevalece a ideologia política mais à direita dos prefeitos, além de aspectos estruturais em que os municípios se encontram.

Por fim, analisando-se todos os municípios, destaca-se o desenho institucional da legislação federal, além do apoio do governo estadual explicando a difusão da LAI no estado de São Paulo.

Com essas considerações, a próxima seção analisará o efeito das variáveis em estudo para a implementação pró-forma da LAI, destacando-se as condições políticas e institucionais de influência vertical, além dos aspectos de efeito de redes.